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R语言进行方差分析
方差分析在试验科学中有重要的地位,今天谈谈如何用R做方差分析
前提假设:独立、正态、方差齐次(各水平间)
例子:x<-c(,,,,,,,,,,,,,,,,,,,) 数据集用5个因子水平测量,问是否存在差异
光是这样是无法进行分析的,对数据x进行格式转化
b<-(x,a=gl(5,4,20))
b
得到结果如下(gl指定因子,5是水平,4是重复次数)
x a
1 1
2 1
3 1
4 1
5 2
6 2
7 2
8 2
9 3
10 3
11 3
12 3
13 4
14 4
15 4
16 4
17 5
18 5
19 5
20 5
在进行方差分析之前先对几条假设进行检验,由于随机抽取,假设总体满足独立、正态,考察方差齐次性(用bartlett检验)
> (x~a,data=b)
Bartlett test of homogeneity of variances
data: x by a
Bartlett's K-squared = , df = 4, p-value =
方差齐次性符合
下面进行方差分析
m1<-aov(x~a,data=b)
summary(m1)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
a 4 *
Residuals 15
—
Signif. codes: 0 ‘***’ ‘**’ ‘*’ ‘.’ ‘’ 1
从这个结果看出差别显著
接下来考察具体的差异(多重比较),
> TukeyHSD(m1)
Tukey parisons of means
95% family-wise confidence level
Fit: aov(formula = x ~ a, data = b)
$a
diff lwr upr p adj
2-1 -
3-1 -
4-1 -
5-1 - -
3-2 - -
4-2 -